Machine Learning | 机器学习简介

简介: Machine Learning | 机器学习简介

什么是机器学习

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测的算法


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机器学习应用程序的开发步骤

(1)收集数据

      可以使用很多方法收集样本护具,如:制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到信息、设备发送过来的实测数据。


(2)准备输入数据

 得到数据之后,还必须确保数据格式符合要求。


(3)分析输入数据

主要作用是确保数据集中没有垃圾数据。如果是使用信任的数据来源,那么可以直接跳过这个步骤


(4)训练算法

 机器学习算法从这一步才真正开始学习。如果使用无监督学习算法,由于不存在目标变量值,故而也不需要训练算法,所有与算法相关的内容在第(5)步


(5)测试算法

将实际使用第(4)步机器学习得到的知识信息。当然在这也需要评估结果的准确率,然后根据需要重新训练你的算法


(6)使用算法

转化为应用程序,执行实际任务。以检验上述步骤是否可以在实际环境中正常工作。如果碰到新的数据问题,同样需要重复执行上述的步骤


机器学习路线图

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